物聯網是一個充滿活力的市場，它不僅推動變革，而且響應變革。每天都有新的應用出現，物聯網生態系統也隨之發展。讓我們探討未來推動物聯網發展的關鍵因素及其面臨的一些挑戰。

消費者物聯網

物聯網最大的部分之一是在消費者領域。一切都變得“智能”。從門鈴到鎖和恒溫器，物聯網正在為我們的家庭帶來安全和效率。缺少的是這些設備之間的集成和互操作性。雖然個人設備很有用，但它們最終會用自己的個人應用程序淹沒用戶。消費者物聯網的未來包括互操作性和集成管理，有助于簡化將進入我們家庭的大量物聯網設備的使用。

商業物聯網

物聯網在未來使企業受益的主要方式之一是通過數據。數據使我們有機會了解客戶如何使用產品，這反過來又可以帶來新的服務或提高現有服務的效率。一個例子是使用視頻和機器學習來了解客戶行為或預測結果，例如在查看產品時解釋表情。

物聯網傳感器

物聯網傳感器是物聯網中一個不斷發展的領域。傳感器技術將從需要本地計算設備處理的簡單、受管理的傳感器轉變為自主收集信息和智能共享信息的智能傳感器。這將包括智能傳感器之間共享信息的能力，以減少錯誤并改進收集、檢測和預測。

車聯網

遠程信息處理——或將位置和通信與車輛診斷和外部傳感器集成在一起——并不新鮮。但隨著物聯網的發展，尤其是交通傳感器和機器學習應用于車輛診斷，可以提高駕駛效率和安全性的應用也在發展。5G 等高速通信技術將引入新功能，例如基于云的娛樂或車對車通信以優化交通流量。

5G

第五代無線技術將成為未來新物聯網功能的重要推動力。與現有技術相比，5G 在一個區域內提供更大的帶寬、更低的延遲和更高的設備密度。5G 將使物聯網設備不僅能夠與基于云的資源進行有效通信，而且能夠在它們之間支持數據共享和協作處理（使用備用計算或存儲容量）。這也將改進數據分析，從而允許實時優化物聯網設備。

機器學習

機器學習是物聯網發展的關鍵因素。物聯網設備生成的結構化和非結構化數據量無法在人為控制下進行管理。因此，機器學習算法將收集和減少數據以找到其真正價值。這將在兩個層面上完成：

在本地層面，機器學習將體現在物聯網設備或網關中，以實時響應其收集的數據。

在全球層面，機器學習將在云中應用，以聚合數據并識別趨勢或重要的全球細節，從而使消費者和供應商都受益。

大規模物聯網

隨著大量物聯網設備的出現，出現了一些問題。大規模管理和監控設備變得非常重要，并且利用所提供的數據會造成瓶頸。如前所述，機器學習可以提供幫助。但除了機器學習之外，傳感器融合等技術還可以通過融合不同來源來減少收集數據的不確定性。自主計算可以幫助設備變得更加自我管理，并減少處理潛在數十億設備的云級開銷。

安全

創新的成熟領域和物聯網未來的摩擦點是安全性。這不僅包括數據安全，還包括潛在大量端點設備的訪問安全和整體管理安全。物聯網帶來的一個根本問題是共享相同軟件的大量設備。一旦發現漏洞，只需很少的額外工作就可以輕松地利用大量漏洞。這導致了僵尸網絡，并且必須通過自主管理來應對，其中設備在創建更新時監控和保護自己。

關鍵點：

機器學習算法和大數據架構必須為物聯網的增長而擴展。

數十億的物聯網設備將帶來新的問題，并推動新的管理和安全解決方案。

新標準將推動管理、通信和安全（以及新法規）設備之間的互操作性。

審核編輯黃昊宇